2025年AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢報告

AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢易觀分析2024年12月本產(chǎn)品保密并受到版權(quán)法保護激發(fā)科技與創(chuàng)新活力22025年AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢self-playRL范式開啟，大模型技術(shù)軍備賽進入復(fù)雜推理階段多模態(tài)模型能力持續(xù)升級，朝向多模態(tài)理解和生成的統(tǒng)一發(fā)展Agent向超級智能體進化，具備更強的學(xué)習(xí)和推理能力，處理更復(fù)雜的任務(wù)AI原生應(yīng)用形成服務(wù)閉環(huán)，聚焦專業(yè)用戶提升效率是中短期重要方向現(xiàn)存應(yīng)用加速擁抱AI，利用LLM能力提升產(chǎn)品競爭力，不加AI就淘汰AIGC賦能IP全生態(tài)，延長優(yōu)質(zhì)IP生命周期，提升商業(yè)價值貢獻硬件全面AI化，教育與辦公、生活的應(yīng)用場景閉環(huán)率先實現(xiàn)落地AI賦能千行百業(yè)，行業(yè)大模型催生“智能鏈主”AI技術(shù)能力普惠之下，利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)形成深度洞察與策略是企業(yè)未來經(jīng)營差異化的重要關(guān)鍵AI應(yīng)用的深化將對企業(yè)的組織能力提出新的要求，企業(yè)需要打造適用于人機協(xié)同的組織管理體系趨勢1：self-playRL范式開啟，大模型技術(shù)軍備賽進入復(fù)雜推理階段人工智能與AGI發(fā)展階段劃分分析式人工智能→生成式人工智能分析式人工智能→生成式人工智能來模型人人可訓(xùn)、人人可用，即個人知識能力將得以復(fù)制和擴展GUIDUI/HUI連接物理世界，硅基生命與碳基生通過易觀分析AI開發(fā)者調(diào)研結(jié)果來看，OpenAIGPT系列大模型以42.9%的使用率位居首位，同為海外的Meta大模型企業(yè)，阿里通義大?？傮w上而言，AI開發(fā)者在模型層的選型仍然處于變動的狀態(tài)，且尚未形成相對比較明確的競爭格局。而OpenAI發(fā)布o1（草莓）模型，則再次定義大語言模型的技術(shù)方激發(fā)科技與創(chuàng)新活力3與以往的模型相比，OpenAIo1聚焦于優(yōu)化推理過程，在復(fù)雜的科學(xué)、編程和數(shù)學(xué)等任務(wù)中的表現(xiàn)顯著提升。它能夠像人類一樣進行深入思考、逐步推導(dǎo)，這對于解決需要深度邏輯推理的問題具有重大意義，突破了對大型語言模型能力的傳統(tǒng)認知，為人工智機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與大語言模型時代機器學(xué)習(xí)BERT5CatBoost2024+52000XGBoostAlexNet路線的升級和優(yōu)化具有指引性的意義，傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練依賴全網(wǎng)語料，數(shù)據(jù)有噪聲且質(zhì)量不VS仍然存在挑戰(zhàn)需要進一步研究和解決，包括收斂性問題、環(huán)境非平穩(wěn)性問題、可擴展性與訓(xùn)練效率等問題。另外，強化學(xué)習(xí)注重設(shè)計良好的“獎勵模型”，但是除了數(shù)學(xué)、代激發(fā)科技與創(chuàng)新活力4在OpenAI發(fā)布O1推理模型之后，國內(nèi)大模型廠商也緊隨其后，紛紛推出了自己的推理模型。這些模型在數(shù)學(xué)、代碼、推理謎題等多種復(fù)雜推理任務(wù)上取得了顯著進步。部分中國大模型企業(yè)推出推理模型基于llama-3.2-vision模型，具備自主多階段推理能力，在多模態(tài)推理基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異；該模型旨在允許模說明、推理和結(jié)論四個階段逐步進行，從而提高推理根據(jù)DeepSeek官方發(fā)布的報告顯示，通過強化模型將完全開源，包括公開技術(shù)報告并提供主打數(shù)學(xué)推理能力，數(shù)學(xué)能力對標OpenAIo全新的強化學(xué)習(xí)和思維鏈推理技術(shù)，通過模擬人腦反思過程，大幅提升了解決數(shù)學(xué)難題的能力，可以完成更具挑戰(zhàn)性的數(shù)學(xué)任務(wù)；同時，該模型可等）領(lǐng)域，而且更加強調(diào)開放式問題的解決方案。的目標是解決：“o1這類模型能否有效的推廣到難以量信息來源：網(wǎng)絡(luò)公開信息，易觀分析整理總體上而言，在復(fù)雜推理階段，大模型需要具備更高層次的邏輯推理、因果推斷和問題解決能力，進而可以擴展大模型在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，復(fù)雜推理的重要性凸顯。這激發(fā)科技與創(chuàng)新活力5激發(fā)科技與創(chuàng)新活力6趨勢2：多模態(tài)模型能力持續(xù)升級，朝向多模態(tài)理解和生成的統(tǒng)一發(fā)展當前自然語言、音頻、視頻等多個模態(tài)的理解與生成能力均提升顯大型多模態(tài)模型模態(tài)數(shù)據(jù)進行適配的大型深度學(xué)習(xí)模型，能夠同時處理和理解多種模態(tài)的大型多模態(tài)模型模態(tài)數(shù)據(jù)進行適配的大型深度學(xué)習(xí)模型，能夠同時處理和理解多種模態(tài)的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻、視頻態(tài)架構(gòu)，能夠在多模態(tài)數(shù)據(jù)之間建立深層次的關(guān)聯(lián)和融合。如谷歌Gemini模型、OpenAIGPT具備較強的多模態(tài)融合能力如視頻分析等相應(yīng)產(chǎn)生比較高的計算成本實現(xiàn)有效的多模態(tài)數(shù)據(jù)對齊和融合的技術(shù)挑戰(zhàn)比較大基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，通過擴展LLM的能力，使其能夠處理和理解來自不同模態(tài)（如圖像、音頻等）的數(shù)據(jù)。處理能力與其他模態(tài)的數(shù)據(jù)進行融合,實現(xiàn)跨模態(tài)的任務(wù)處理利用現(xiàn)有LLM預(yù)訓(xùn)練成果，減少開發(fā)成本和時間靈活進行不同模型之間的組合，適用于多種多模態(tài)任務(wù)模態(tài)對齊問題，可能導(dǎo)致模型在處理深層復(fù)雜推理能力有限，難以實現(xiàn)完全統(tǒng)一的多模態(tài)理解和生成具體來說，當前多模態(tài)模型的進展如下：全球首個原生多模態(tài)世界模型，通過自回歸技術(shù)訓(xùn)練方式不斷創(chuàng)新，例如新的聯(lián)合訓(xùn)練策略，即在訓(xùn)練過程中先固定大語言模型的權(quán)重參數(shù)，對圖像編碼器和橋接組件進行初步訓(xùn)練，然后再能夠更好地理解和關(guān)聯(lián)不同模態(tài)之間的信息，實現(xiàn)更精準的跨模態(tài)交互和轉(zhuǎn)換，例如，可以根據(jù)文本描述生成高質(zhì)量的圖像或視頻，也可以理解圖像或視頻內(nèi)容并生成相關(guān)的計算效率提高，多模態(tài)模型計算速度加快、響應(yīng)時間縮短，可快速處理分析數(shù)據(jù)滿足實時需求。同時，模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練方法優(yōu)化使精度提升，在圖像、語音、自然語言處理等面對現(xiàn)實世界，信息是以多種模態(tài)存在的，如文本、圖像、音頻、視頻等。人類的過程是多模態(tài)的，我們通過視覺、聽覺、觸覺等多種方式感知世界。然后，上述在多模型能力方面的進展，通常都是將理解和生成任務(wù)分開處理，使用獨立的模型分別應(yīng)對，多模態(tài)模型的統(tǒng)一有助于使其更接近人類的認知模式，從而更好地理解和處理復(fù)雜的自然場景，增強人機交互體驗，拓展更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。相應(yīng)地，多模態(tài)理解和生成的統(tǒng)一是當下多模態(tài)模型能力提升的重要發(fā)展方向。VisionVision↓↓↓↓↓VisionVision↓↓VisionVisionVisionVision↓↓VisionVisionVisionVision Generation激發(fā)科技與創(chuàng)新活力7無論是上述何種思路，多模態(tài)整體上需要在如下方向進一步研究與提升，從而實現(xiàn)更廣技術(shù)發(fā)展技術(shù)發(fā)展不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻、視頻等）具有各自獨特的特征和表達方式，統(tǒng)一發(fā)展能更好地建立起不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)和映射，讓模型更準確、深入地理解各模態(tài)信息的內(nèi)在聯(lián)系和語義一致性單一模態(tài)的模型往往只能處理特定類型的數(shù)據(jù)，在面對復(fù)雜多變的實際場景時可能表現(xiàn)不佳。而多模態(tài)模型的統(tǒng)一發(fā)展可以整合多種模態(tài)的信息，使模型能夠從多個角度對事物進行理解和分析，從而提高模型的泛化能力，適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)變化數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理多模態(tài)模型的統(tǒng)一發(fā)展需要對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行融合和處理，這將推動數(shù)據(jù)化和規(guī)范化，促進不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)之間的融合和共享某些模態(tài)的數(shù)據(jù)可能比較稀缺或難以獲取，而多模態(tài)模型的統(tǒng)一發(fā)展可以通過利用其他模態(tài)的數(shù)據(jù)來彌補某一模態(tài)數(shù)據(jù)的不足應(yīng)用落地應(yīng)用落地統(tǒng)一的多模態(tài)模型可以打破不同模態(tài)之間的界限，為各種創(chuàng)新應(yīng)用場景的開發(fā)提供了可能。例如，在文化娛樂領(lǐng)域，可以打造出具有多模態(tài)交互功能的虛擬現(xiàn)實（VR）或增強現(xiàn)實（AR）游戲，讓玩家沉浸在更加豐富的虛擬世界中等對于企業(yè)和開發(fā)者來說，使用統(tǒng)一的多模態(tài)模型可以減少對不同單一模態(tài)模型的開發(fā)和維護成本多模態(tài)模型的統(tǒng)一發(fā)展使得不同模態(tài)的數(shù)據(jù)能夠在一個模型中進行協(xié)同處理，數(shù)據(jù)在不同模型之間的轉(zhuǎn)換和傳輸時間，提高了應(yīng)用的效率。同時，統(tǒng)一模型能夠更好地整合多模態(tài)信息，做出更準確、更全面的決策和判斷，從而提高應(yīng)用的質(zhì)量和可激發(fā)科技與創(chuàng)新活力8趨勢3：Agent向超級智能體進化，具備更強的學(xué)習(xí)和推理能力，處理更復(fù)雜的任務(wù)Agent正憑借一系列關(guān)鍵技術(shù)進展，如深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)的突破以及多模態(tài)融合等方面的發(fā)展，逐步向具備更強學(xué)習(xí)和推理能力、能處理更復(fù)雜任務(wù)的>>>l基于大語言模型的發(fā)展以大語言模型為核心的Agent在自然語言處理能力上取得了顯著進步。它們能夠理解和生成人類語言，準確回答各種問題，提供詳細的解釋和建議。這些能力的提升可增強語言理解與生成，助力任務(wù)規(guī)劃執(zhí)行，強化推理決策，還能拓展知識儲備與學(xué)習(xí)能力，如在客服、寫作、金融、科研等多領(lǐng)域發(fā)揮作用，推動Agent更好完成各項復(fù)雜任務(wù)。l多模態(tài)融合能力增強部分Agent開始具備多模態(tài)融合的能力，能夠結(jié)合文本、圖像、語音等多種信息進行處理和分析。多模態(tài)融合能力增強可以推動Agent實現(xiàn)更全面準確信息理解，克服單模態(tài)局限、整合多源信息；帶來更自然高效人機交互；使其有更強場景適應(yīng)力；還賦予更智能決策與規(guī)劃能力，為Agent在多領(lǐng)域應(yīng)用提供有力支撐。Agent能夠與外部工具進行更有效的交互和協(xié)作。具體涵蓋信息檢索、數(shù)據(jù)分析、文件處理、圖像音視頻處理、自動化流程管理、智能協(xié)作溝通等多方面工具能力的拓展。這對Agent進化價值顯著。能增強任務(wù)處理、提升信息獲取整合能力、拓展應(yīng)用場景并促進人機協(xié)作，讓Agent可應(yīng)對多樣任務(wù)、跨領(lǐng)域應(yīng)用、更好配合人類，有力推動其從單一向多功能等方向進化。上述Agent能力提升對應(yīng)用場景的拓展意義非凡，使得Agent能更精準理解場景需求，性。同時，Agent進化為超級智能體也將進一步促進務(wù)處理與協(xié)同能力，快速處理復(fù)雜任務(wù)并優(yōu)化多智能體協(xié)同；可能推動多智能體系統(tǒng)的架構(gòu)向更加智能化、靈活化的方向發(fā)展，并對多智能體系統(tǒng)進行集中管理和監(jiān)控，及時激發(fā)科技與創(chuàng)新活力9激發(fā)科技與創(chuàng)新活力10盡管上述技術(shù)能力的不斷提升可以推動Agent向廣泛的應(yīng)用場景拓展，但是在實際落地倫理道德安全社會經(jīng)濟大量數(shù)據(jù)，保障性能同時保護用戶隱私是重要挑戰(zhàn)能力可能帶來不可預(yù)測風(fēng)險，決策系統(tǒng)故障或被篡改會嚴重影響社會就業(yè)影響：廣泛應(yīng)用可能替代大量工作崗位，需做好勞動力轉(zhuǎn)型與再培訓(xùn)應(yīng)對就業(yè)市場變化社會公平性：發(fā)展應(yīng)用可能加劇不平等，優(yōu)勢群體受益多，落后地區(qū)和弱勢群體可能被邊緣化種有效手段，可以充分發(fā)揮技術(shù)協(xié)同優(yōu)勢，增強數(shù)據(jù)處理與理解能力，將智能決策與任務(wù)執(zhí)行有機融合；也有助于通過RPA明確的流程規(guī)及責任界定的輔助；通過RPA系統(tǒng)本身具有的穩(wěn)定Agent應(yīng)用的安全保障能力等。如下三種方式并行，也是企業(yè)考慮利用Agent和數(shù)字員進一步降低應(yīng)用門檻人機協(xié)同，實現(xiàn)數(shù)字化進一步降低應(yīng)用門檻人機協(xié)同，實現(xiàn)數(shù)字化勞動力的組合與重構(gòu)附：中國Agent應(yīng)用圖譜行業(yè)解決方案類型Agent支小助小浦智匯、智讀等郵曉蕊騰訊元寶桃豆游戲Copilot隊友AYAYI學(xué)JD.瓶商家智能助手AI購物助手攜程問道AIAgent現(xiàn)斯歐CPSAIAgent會聆心理39AI全科醫(yī)生支小助小浦智匯、智讀等郵曉蕊騰訊元寶桃豆游戲Copilot隊友AYAYI學(xué)JD.瓶商家智能助手AI購物助手攜程問道AIAgent現(xiàn)斯歐CPSAIAgent會聆心理39AI全科醫(yī)生春雨慧問HealthGPT數(shù)字員工AIAgent教育AI助手功能類型Agent數(shù)字員工Agent釘釘AI助理MyAIAI數(shù)字員工“金稅一言”AI面試助手AIFamilyA處Moka數(shù)字員工Agent釘釘AI助理MyAIAI數(shù)字員工“金稅一言”AI面試助手AIFamilyA處MokaEVA對話式BI服AIAgent小明助理BlueAIAIAgentTableAgentCopilotAI數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)分析Agent AI程序員CodeGeeXChatDEV代碼小浣熊平臺類Agent&開發(fā)平臺AskXBOTAskXBOT智能體平臺彩訊股份?3etter激發(fā)科技與創(chuàng)新活力11激發(fā)科技與創(chuàng)新活力12總結(jié)：AGI道阻且長，技術(shù)能力持續(xù)提升，加速產(chǎn)業(yè)落地AGI需具備類似人類的通用認知能力，涵蓋學(xué)習(xí)推理、語言理解與交互、復(fù)雜規(guī)策等多方面能力。這就意味著朝向AGI進化的基礎(chǔ)技術(shù)，無論是模型架的創(chuàng)新，還是模型自主決策能力的訓(xùn)練與提升，都需要長周期的摸索與研究。AGI基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)對算力要求極高，從模型架構(gòu)創(chuàng)新角度，新架構(gòu)探索需大量計進行實驗和驗證；模型自主決策能力訓(xùn)練也需海量數(shù)據(jù)及復(fù)雜計算來優(yōu)化模型參數(shù)，以實現(xiàn)精準決策。然而，當前硬件技術(shù)發(fā)展還無法完全滿足需求，硬件性能提升速度跟不高質(zhì)量數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，模型架構(gòu)創(chuàng)新需大量不同類型數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化，型做出正確決策。但實際中，數(shù)據(jù)存在獲取困難、標注成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等問AGI的發(fā)展引發(fā)了諸多倫理和安全問題，如模型決策的公正性、透明度、可解釋及對社會就業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊等.這要求在基礎(chǔ)技術(shù)研究中，同步考慮如何使技術(shù)符合人類的倫理道德和社會價值觀，確保其安全可靠、可控可管，而解決這些問題需要在技術(shù)研發(fā)過程中不斷權(quán)衡和探索，進一步拉長了研究朝向AGI的目標遇到上述諸多挑戰(zhàn)而停止，在這個過程中，AI基礎(chǔ)能力持續(xù)提升，進一步加速了產(chǎn)業(yè)落地與產(chǎn)品應(yīng)用的探索。人工智能產(chǎn)業(yè)的長遠發(fā)展，終須基礎(chǔ)研究與產(chǎn)品實踐相結(jié)合，實現(xiàn)螺旋式攀升。從2024年開端，向2025年延續(xù)，人工智能的發(fā)展，將由模型開發(fā)與競賽，轉(zhuǎn)向產(chǎn)品為先與場景打磨的新階段。此前無論是模型訓(xùn)練方式的轉(zhuǎn)變、還是多模態(tài)能力的升級，以及Agent智能化水平的提升，也都為人工智能的應(yīng)用落地提供了有力的技術(shù)支撐。其他并未單獨提及的關(guān)鍵變化一方面，硬件技術(shù)的進步功不可沒。新型芯片架構(gòu)的研發(fā)與優(yōu)化，例如專門針對人工智能推理任務(wù)設(shè)計的芯片，大幅提升了計算效率。這些芯片在能耗管理和運算速度上取得了良好平衡，使得單位推理運算的能耗成本和時間成本均有效降低。另一方面，算法優(yōu)化也起到關(guān)鍵作用。研究人員不斷改進推理算法，減少不必要的計算步驟和數(shù)據(jù)傳輸，通過模型壓縮技術(shù)，在不顯著影響模型精度的前提下，降低模型的存再者，云服務(wù)提供商之間的競爭加劇，為吸引更多人工智能企業(yè)用戶，他們不斷優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施并降低服務(wù)價格，使得企業(yè)在使用推理服務(wù)時的費用大幅減少，共同推動了OpenAIo1模型改進了推理密集型基準測試的表現(xiàn)，在復(fù)雜的數(shù)據(jù)和科與此同時，開源模型與閉源模型之間的差距正在縮小。如Meta發(fā)布LlaMa3.1和LlaMa3.2模型，前者在推理、數(shù)學(xué)和上下文任務(wù)上與GPT-4模型能力不相上下。而后者的多模態(tài)能力在圖像識別和視覺理解任務(wù)上與領(lǐng)先的閉源模聚焦到中國人工智能市場，中國的大語言模型距離國際領(lǐng)先模型仍然存在差距，但是也語言模型-主觀（含價值觀）更偏重考察中文能力語言模型-客觀（不含價值觀）激發(fā)科技與創(chuàng)新活力13多模態(tài)生成模型-文生視頻信息來源：智譜研究院FlagEval「百通過優(yōu)化算法和訓(xùn)練方法，實現(xiàn)了在保持高性能的同時減少模型大小。如面壁智能發(fā)布了端側(cè)多模態(tài)模型MiniCPM-Llama3-V2.5，參數(shù)規(guī)模僅8B，但在多模態(tài)能力上超越了GPT-4V和GeminiPro，特別是在OCR能力和多語種支持方面表現(xiàn)出色。而數(shù)據(jù)集蒸餾技術(shù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)蒸餾等技術(shù)在2024年的進步，如騰訊的多模態(tài)AI實驗室研究了基于蒸餾的多模態(tài)數(shù)據(jù)集生成方法；華為諾亞方舟實驗室多模態(tài)蒸餾研究項目等，也進一步推動了小型模型的應(yīng)用場景拓展與商業(yè)化。等技術(shù)的發(fā)展，合成數(shù)據(jù)的生成質(zhì)量和效率不斷提升。相應(yīng)地，合成數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，從最初的自動駕駛、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域逐漸滲透到金融、教育、零售等多個激發(fā)科技與創(chuàng)新活力14趨勢4：AI原生應(yīng)用形成服務(wù)閉環(huán)，聚焦專業(yè)用戶提升效率是中短期重要方向當前AI原生應(yīng)用大量涌入市場，但是，一方面存在用戶規(guī)?？焖傧氲那闆r，另一方面，貌似仍然尚未跳開已有應(yīng)用的產(chǎn)品形態(tài)，從AI能力增強對于應(yīng)AI原生應(yīng)用可能發(fā)生的重構(gòu)現(xiàn)有應(yīng)用AI原生應(yīng)用通過信息鏈接促進交易達成以及商品/服務(wù)的供給務(wù)需求與供給之間的鏈接供服務(wù)之間的互動，同樣可以滿足部分用戶的情感需求，如星野等產(chǎn)品迭代模型迭代功能與交互的變化增強，產(chǎn)品適應(yīng)用戶，用戶無感知其中，與現(xiàn)存應(yīng)用最明顯的差異在于，AI原生應(yīng)用需要對最終結(jié)果負責，服務(wù)或者說結(jié)果的達成過程由AI原生應(yīng)用自行消化，用戶對于AI原心出發(fā)點就在于其生圖的質(zhì)量是否達到用戶的預(yù)期，對于應(yīng)用開發(fā)者來說，生圖的步驟和產(chǎn)品設(shè)計，除了提升用戶的生圖體驗之外，更重要的是通過產(chǎn)品“雕花”，實現(xiàn)對于用戶預(yù)期和質(zhì)量控制的管理。至于產(chǎn)品運營過程，即便面臨與以往應(yīng)用的較大差異，也是開發(fā)者自行消化，如下圖所示：激發(fā)科技與創(chuàng)新活力15l面對用戶需求，通過場景細分保障用戶體驗與留存更側(cè)重生成體驗與速度，上手門檻低，體更側(cè)重生成體驗與速度，上手門檻低，體適當增加個性化作品調(diào)整原生應(yīng)用數(shù)據(jù)飛輪l面對產(chǎn)品運營，通過尋求從MPF（Model-ProductFit）到PMF（Product-MarketFit）的過渡構(gòu)筑產(chǎn)品護城河數(shù)據(jù)飛輪模型應(yīng)用成本模型應(yīng)用成本模型駕馭能力調(diào)整和優(yōu)化能力。企業(yè)需要深入了解不同模型的工作原理、優(yōu)勢與局限性。能夠根據(jù)產(chǎn)品場景需求調(diào)整參數(shù)、改進算法，以提高模型的準確性和適應(yīng)性。同時，通過模型組合，以及持續(xù)的監(jiān)測和評估，不斷提升對模型的駕馭水平，確保模型在不同激發(fā)科技與創(chuàng)新活力16激發(fā)科技與創(chuàng)新活力17l當前AI原生應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀：聚焦專業(yè)用戶提升效率是中短期重要方向當前AI原生應(yīng)用主要覆蓋如下用戶群體和功能類型，超級個體涌統(tǒng)意義上對用戶進行B和C劃分之外，專業(yè)人士（即Prosumer）這類用戶群體的重要性愈發(fā)突出，包括程序員、設(shè)計師、律師等各種專業(yè)人士，其效率提升的需求與當前AI應(yīng)用的價值匹配度相對比較高，具備付費意愿與付費能力，且采購決策考量和周期AI搜索AI社交（虛擬AI教育AI生成/設(shè)計類頻/文案等等）法律/醫(yī)療等專數(shù)據(jù)分析/BIAI搜索AI社交（虛擬AI教育AI生成/設(shè)計類頻/文案等等）法律/醫(yī)療等專數(shù)據(jù)分析/BI用戶規(guī)?？焖僭鲩L，粘性與留存有待提升用戶規(guī)模快速增長，粘性與留存有待提升獨立原生應(yīng)用價值有待進一步驗證趨勢5：成熟應(yīng)用加速擁抱AI，利用LLM能力提升自身應(yīng)用服務(wù)體驗和產(chǎn)品競爭力，不加AI就淘汰創(chuàng)新和改進，以適應(yīng)這些變化，從而盡量規(guī)避被新應(yīng)用淘汰的風(fēng)險擁抱AI在當下是必選項，不是可選項，成熟應(yīng)用通常都是從如下視角和價值的角度考創(chuàng)新和改進，以適應(yīng)這些變化，從而盡量規(guī)避被新應(yīng)用淘汰的風(fēng)險提升用戶體驗AI可以分析用戶的行為、偏好和歷史數(shù)據(jù)，為用戶提供高度個性化的服務(wù)。這在流媒體以及電商平臺都得到了印證，即個性化的體驗?zāi)軌蛱岣哂脩舻臐M意度和忠誠度，使應(yīng)用在競爭激烈的市場中脫穎而出借助自然語言處理和語音識別技術(shù)，AI可以實現(xiàn)更加智能的交互方式。例如將顯著降低兩齡用戶與應(yīng)用互動和信息輸入的門檻，進一步擴大應(yīng)用的覆蓋范圍提高運營效率提高運營效率AI可以自動化許多繁瑣的任務(wù)，如數(shù)據(jù)輸入、文件分類、客戶服務(wù)等。這可以節(jié)省人力成本，提高工作效率，使企業(yè)能夠更專注于核心業(yè)務(wù)通過對大量數(shù)據(jù)的分析，AI可以進行精準的預(yù)測和決策?，F(xiàn)存應(yīng)用可以利用這些預(yù)測結(jié)果來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、制定營銷策略、提高庫存管理效率等增強競爭力增強競爭力擁抱AI可以為現(xiàn)存應(yīng)用帶來新的功能和創(chuàng)新點，吸引更多用戶，并為用戶帶來更多的價值。在競爭激烈的市場中，不斷推出新的功能和服務(wù)是保持競爭力的關(guān)隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶的需求和市場環(huán)境也在不斷激發(fā)科技與創(chuàng)新活力18面，在這一波浪潮中，并未放松和懈怠，普遍呈現(xiàn)出加速AI整合的態(tài)勢，主要包括如成熟應(yīng)用加速擁抱AI的四個狀態(tài)作為公司戰(zhàn)略發(fā)展抓作為公司戰(zhàn)略發(fā)展抓手產(chǎn)品與解決方案為內(nèi)部提效工具1.將1.將AI與LLM能力作為內(nèi)部提效工具在這個階段，企業(yè)開始探索AI技術(shù)的應(yīng)用潛力，主要將其應(yīng)用于內(nèi)部流程優(yōu)化，提高?主要在企業(yè)內(nèi)部使用，旨在提升內(nèi)部運營和工作效率?應(yīng)用場景相對局限，可能用于自動化數(shù)據(jù)處理、內(nèi)部文檔管理、簡單的任務(wù)分配等?對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的影響較小，是一種漸進式的改進?準確性和穩(wěn)定性：確保在處理內(nèi)部任務(wù)時能夠準確無誤地執(zhí)行，避免錯誤對?可定制性：能夠根據(jù)企業(yè)內(nèi)部的特定需求進行定制和調(diào)整，以適應(yīng)不同的工作流程和數(shù)據(jù)格式?高效性：快速處理內(nèi)部任務(wù)，提高工作效率，減少人工干預(yù)的時間成本激發(fā)科技與創(chuàng)新活力19激發(fā)科技與創(chuàng)新活力20可能面臨功能不匹配、兼容性問題等?員工適應(yīng)問題：員工需要學(xué)習(xí)新的工具和工作方式，可能存在抵觸情緒或?qū)W?數(shù)據(jù)安全風(fēng)險：引入外部技術(shù)可能帶來數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，需要加強數(shù)據(jù)安全時，大量行業(yè)企業(yè)，即AI技術(shù)的買單方當前也看重這一價值，應(yīng)用方向規(guī)劃專項工作團隊，明確AI落地方向代碼補全③推進以AI為主導(dǎo)的智能研發(fā)模式建設(shè)，加快智能體技梳理研發(fā)全領(lǐng)域，將研發(fā)階段拆解細化，推進智能研發(fā)助手36項場景能力建設(shè)AI輔助代碼生成占比從22%提升至32%智能代碼問題檢出率?積累優(yōu)秀金融代碼資產(chǎn)，推進模型微調(diào)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力212.AI能力融入現(xiàn)有產(chǎn)品體系這個階段的關(guān)鍵是找到AI技術(shù)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)的結(jié)合點，創(chuàng)造價值增量。?將AI技術(shù)逐步整合到現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)中，以增強產(chǎn)品的功能和競爭力?可能會對產(chǎn)品進行一定程度的升級和改進，為用戶帶來新的體驗?仍然以現(xiàn)有產(chǎn)品為核心，AI作為輔助功能?兼容性：與現(xiàn)有產(chǎn)品體系無縫融合，不影響產(chǎn)品的整體性能和穩(wěn)定性?實用性：提供切實有用的功能，滿足用戶在使用現(xiàn)有產(chǎn)品過程中的實際需求?可擴展性：隨著產(chǎn)品的發(fā)展和用戶需求的變化，能夠方便地擴展和升級AI?用戶體驗平衡：在增加AI功能時，要確保不破壞原有的用戶體驗，同時讓新功能易于被用戶接受和使用?用戶增量價值空間：AI功能的增加是否能夠在提升用戶體驗的同時，也帶來用戶價值的提升，從而達成增量商業(yè)化?成本控制壓力：開發(fā)和維護融合AI能力的產(chǎn)品體系可能需要較高的成本，包括技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)處理等方面金山WPS、百度文庫、用友、金蝶、福昕軟件等等戶界面與工作流的應(yīng)用企業(yè)，將AI能力作為提升自身產(chǎn)品體驗與功能的發(fā)展方向，部分企業(yè)開始嘗試針對其AI能力升級提升收費客單價。案例：金山辦公WPS個人辦公服務(wù)WPSAI2.0帶動個人訂閱服務(wù)增長企業(yè)AI戰(zhàn)略規(guī)劃?全面升級發(fā)布WPSAI2.0，涵蓋個人版、企業(yè)版、政務(wù)版等不同版本，形成全面的一站式AI辦公生態(tài)，滿足不同用戶和場景的?定位為大模型技術(shù)的應(yīng)用方，適配對接國內(nèi)主流大模型，通過合作整合和落地最個人辦公服務(wù)應(yīng)用AI方向規(guī)劃與落地實踐AI閱讀助手?提升用戶對AI功能的理解與使用，進而拉動個人辦公訂閱業(yè)務(wù)增長。AI閱讀助手WPSAI辦公助手WPSAI辦公助手會員等的全新會員體系-WPS會員等的全新會員體系-WPS超級會員WPS大會員價格￥148/年￥348/年WPSAI權(quán)益不支持√度付費用戶數(shù)合計已超百萬，在付費用戶中的滲透率約3%預(yù)計ARPU值仍將保持小幅提升，增長幅度低于會員漲幅，AI增強帶來的用戶使用習(xí)慣與付費能力尚需要培養(yǎng)13.4%o 累計年度付費用戶規(guī)模（單位：萬）付費用戶滲透率激發(fā)科技與創(chuàng)新活力22激發(fā)科技與創(chuàng)新活力233.推出以AI為主體的產(chǎn)品與解決方案在這個階段，AI技術(shù)成為企業(yè)產(chǎn)品和解決方案的核心。企業(yè)開始推出全新的以AI為主體的產(chǎn)品和服務(wù)。這標志著AI技術(shù)從輔助角色轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動企業(yè)創(chuàng)新和增長的主要動力?產(chǎn)品的價值主要來源于AI技術(shù)帶來的創(chuàng)新和優(yōu)勢?可能會開拓新的市場領(lǐng)域，滿足特定的用戶需求?創(chuàng)新性：具備獨特的技術(shù)優(yōu)勢和創(chuàng)新點，能夠在市場上脫穎而出?高性能：提供強大的計算能力和高效的算法，以滿足復(fù)雜的應(yīng)用場景需求?可靠性：確保產(chǎn)品在各種環(huán)境下都能穩(wěn)定運行，為用戶提供可靠的服務(wù)?市場競爭激烈：AI領(lǐng)域競爭激烈，新推出的產(chǎn)品需要有獨特的價值主張和競爭優(yōu)勢才能脫穎而出?數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量要求高：以AI為主體的產(chǎn)品通常對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求很高，獲取和管理高質(zhì)量數(shù)據(jù)可能面臨挑戰(zhàn)并提供模型預(yù)訓(xùn)練、模型精調(diào)、智能應(yīng)用開發(fā)等MaaS服務(wù)，以及一系列模型工具鏈和算力服務(wù)等。合云洲工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺海量工業(yè)數(shù)據(jù)，在通用大模型的基礎(chǔ)上進行工業(yè)領(lǐng)域知識對齊、增強，面向工業(yè)企業(yè)提供大模型全棧式開發(fā)套件及訓(xùn)練場景大模型的智能服務(wù)。激發(fā)科技與創(chuàng)新活力244.AllinAI，將LLM作為公司戰(zhàn)略發(fā)展抓手在這個最終階段，AI技術(shù)與LLM成為企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的核心。企業(yè)將全面擁抱AI技術(shù)，在組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)模式、市場策略等方面進行深度整合和轉(zhuǎn)型，從而實現(xiàn)智能化升級?公司將AI作為核心戰(zhàn)略，全面投入資源進行研發(fā)和推廣?以LLM為重點，構(gòu)建完整的AI生態(tài)系統(tǒng)，涵蓋多個領(lǐng)域和應(yīng)用場景?可能會進行重大的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和組織架構(gòu)調(diào)整，以適應(yīng)AI戰(zhàn)略的實施?領(lǐng)先性：在AI技術(shù)領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，不斷進行技術(shù)創(chuàng)新和突破?生態(tài)構(gòu)建能力：能夠整合各種資源，構(gòu)建開放、合作的AI生態(tài)系統(tǒng)，促進產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?戰(zhàn)略眼光：具備長遠的戰(zhàn)略眼光，能夠準確把握市場趨勢和用戶需求，制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略?戰(zhàn)略風(fēng)險高：將全部資源投入AI存在較大的戰(zhàn)略風(fēng)險，如果技術(shù)發(fā)展不如預(yù)期或市場需求發(fā)生變化，可能對公司造成重大影響。?人才短缺：AI和LLM領(lǐng)域的專業(yè)人才稀缺，招聘和留住高素質(zhì)人才可能成?監(jiān)管不確定性：AI技術(shù)的發(fā)展可能面臨監(jiān)管政策的不確定性，公司需要應(yīng)百度、阿里云，以微軟與OpenAI的整合作為標桿，以AI應(yīng)用未來的快速發(fā)展作為未來增長的核心驅(qū)動力，帶動對于AI基礎(chǔ)設(shè)施與能力的需求與市場增長。總的來說，這四個狀態(tài)反映了現(xiàn)存應(yīng)用從初步探索AI技術(shù)的潛力，到全面擁抱AI并實現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的過程。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，企業(yè)將越來越多地依賴AI來驅(qū)動創(chuàng)新和增長，未來各個領(lǐng)域的競爭，也將由于AI能力的加入發(fā)生變化，在AI應(yīng)用第一階段的競爭當中，成熟應(yīng)用相對具備領(lǐng)先優(yōu)勢，無論是交互協(xié)同觸點的占據(jù)還是資源投入等，但是AI原生應(yīng)用的顛覆式創(chuàng)新仍然有可能改變當前市場發(fā)展。趨勢6：AI將加速內(nèi)容IP的開發(fā)和運營，釋放內(nèi)容資產(chǎn)商業(yè)價值，推動內(nèi)容產(chǎn)業(yè)多元化與新生力量的崛起生成式AI在內(nèi)容IP全生態(tài)開發(fā)中發(fā)揮的重要性將愈發(fā)突出。它能夠快速生成多樣化內(nèi)生成角色周邊、新劇情等。這有助于提升IP的商業(yè)價值，通過多形式內(nèi)容實現(xiàn)多元變核心價值關(guān)鍵創(chuàng)作環(huán)節(jié)AI音樂/配音核心價值關(guān)鍵創(chuàng)作環(huán)節(jié)AI音樂/配音/demo制/demo制作思構(gòu)思與生成階段輔助創(chuàng)意與智能化內(nèi)容生成基于大模型長文本生成以及上下文能力，結(jié)合增強檢索進行智能化知識整合，輔助創(chuàng)意，生成長文章、故事等圖像風(fēng)格遷移、擴圖等調(diào)整歌詞、節(jié)奏和音樂風(fēng)格等，提升自然度；圖像風(fēng)格遷移、擴圖等調(diào)整歌詞、節(jié)奏和音樂風(fēng)格等，提升自然度；音頻壓縮與優(yōu)化、自動格式轉(zhuǎn)換等自動匹配視或基于海量視頻數(shù)據(jù)生成視頻內(nèi)容調(diào)整視頻元素、關(guān)鍵幀、字幕、風(fēng)格等發(fā)布與宣傳階段增強內(nèi)容發(fā)布與宣傳階段增強內(nèi)容修改與優(yōu)化階段提升內(nèi)容質(zhì)量及對于公開發(fā)表基于標簽和提升在平臺中的可見性，提升內(nèi)容發(fā)現(xiàn)率通過個性化推薦算法和多平臺分發(fā)能力提升內(nèi)容的傳播向目標受眾精準推薦內(nèi)容通過語法分析、風(fēng)格一致性檢查，自動識別并完善文本，基于文章內(nèi)容生成相應(yīng)配圖，提升內(nèi)容整體質(zhì)量基于不同基于不同平臺優(yōu)化視頻文件格式與大小理解設(shè)計需求，基于prompt生成創(chuàng)意設(shè)計草圖自動分析文本或關(guān)鍵詞，基于語義理解和風(fēng)格選擇，生成旋律或人聲音樂生成視頻腳本、場景設(shè)計，確定視頻的初步框架或內(nèi)容方向激發(fā)科技與創(chuàng)新活力25更強調(diào)創(chuàng)意性和風(fēng)格化中國人工智能內(nèi)容創(chuàng)作場景更強調(diào)創(chuàng)意性和風(fēng)格化個人生產(chǎn)力工具，滲透行業(yè)與消費市場行業(yè)需求主導(dǎo)，實個人生產(chǎn)力工具，滲透行業(yè)與消費市場行業(yè)需求主導(dǎo)，實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)出解決具體問題，輔助工作流程提效應(yīng)用價值探索期市場啟動期高速發(fā)展期應(yīng)用成熟期應(yīng)用價值社交媒體廣告文案社交媒體廣告文案短視頻短視頻AI短劇播客/有聲書AI動畫AI人聲歌曲創(chuàng)作AI工業(yè)游戲場景影視腳本生成后期AI建筑設(shè)計影視腳本生成?大量行業(yè)客戶對AI創(chuàng)作的接受度提升，并嘗試不同程度的應(yīng)用探索，未來需要面?隨著行業(yè)應(yīng)用的深化，AI與現(xiàn)有工作流程結(jié)合，形成穩(wěn)定、規(guī)?；纳a(chǎn)力貢獻,是走向成熟的關(guān)鍵?2C的AI內(nèi)容創(chuàng)作應(yīng)用廣泛，用戶增長迅速，但尚未形成成熟的商業(yè)模式llAI+云原生賦能，游戲生產(chǎn)正式邁入2.0時代游戲行業(yè)是內(nèi)容資產(chǎn)消耗型行業(yè)，內(nèi)容數(shù)量與質(zhì)量決定了用戶留存與商業(yè)價值轉(zhuǎn)換。相應(yīng)地，AI對于游戲行業(yè)的賦能，短期來看，本，但是長周期來看，由于研發(fā)效率提升，新游戲作品供給可以提速，更重要的是，大量成熟游戲作品更新頻率（副本、地圖等）也可以大幅度提升，并且可以激發(fā)更多游戲玩法，從一定程度上提升用戶體驗，延長游戲產(chǎn)品生命周期，提高游戲商業(yè)化價激發(fā)科技與創(chuàng)新活力26l怪物反饋機制以及長期付AI能夠生成更加擬真化的怪物反饋機制，從而帶來更具沉浸感與游戲挑戰(zhàn)的機制形式，包括未來通過AI進行付費機制設(shè)計，平衡商業(yè)化戰(zhàn)斗系統(tǒng)從而保障游戲體驗以及商業(yè)收益并重方向是優(yōu)化擬人化；并正在類延伸。未來智能NPC玩法對于算力要求提升，也需要考慮網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與邊緣設(shè)備的優(yōu)化游戲運營SOP，提升用戶體驗與生命周期價值游戲研發(fā)游戲運營游戲開發(fā)游戲發(fā)行游戲直播l怪物反饋機制以及長期付AI能夠生成更加擬真化的怪物反饋機制，從而帶來更具沉浸感與游戲挑戰(zhàn)的機制形式，包括未來通過AI進行付費機制設(shè)計，平衡商業(yè)化戰(zhàn)斗系統(tǒng)從而保障游戲體驗以及商業(yè)收益并重方向是優(yōu)化擬人化；并正在類延伸。未來智能NPC玩法對于算力要求提升，也需要考慮網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與邊緣設(shè)備的優(yōu)化游戲運營SOP，提升用戶體驗與生命周期價值游戲研發(fā)游戲運營游戲開發(fā)游戲發(fā)行游戲直播錦集自動生成 游戲地圖測試 l美術(shù)資產(chǎn)生成與數(shù)據(jù)沉淀這是AI對于游戲行業(yè)賦能最重要的部分之一，目前2D索階段，AI參與前期風(fēng)格測試，原畫類型生成與3D貼圖，尚未應(yīng)用AI進行3D建模來源：騰訊AI實驗室公眾號，以及網(wǎng)絡(luò)公開信息等易觀分ll短劇與動畫是AI賦能影視工業(yè)化生產(chǎn)先行軍優(yōu)質(zhì)影視劇綜內(nèi)容驅(qū)動長視頻以及影視內(nèi)容市場增長與用戶付費是共識，影視生產(chǎn)工業(yè)化水平提升是當務(wù)之急。從場景落地實踐來看，短劇與動畫是AI賦能影視工業(yè)化生產(chǎn)先短劇部分：文本AI能力落地實際價值，AI視頻內(nèi)容生產(chǎn)仍處于探索階短劇部分：文本AI能力落地實際價值，AI視頻內(nèi)容生產(chǎn)仍處于探索階段短劇市場加速發(fā)展，同時，短劇出海也是當前重要的發(fā)展方向，目前AI對于短劇行業(yè)的激發(fā)科技與創(chuàng)新活力27動畫電影：生成式AI加速滲透，制作周期與成本有望壓縮動畫電影：生成式AI加速滲透，制作周期與成本有望壓縮普遍花費3-7年時間制作而成從制作成本上來看，大部分國產(chǎn)動畫電影制作成本在1000-3000萬元區(qū)間，距離海外皮克斯等公司的制作圖像以及視頻方面的實現(xiàn)與研究進步將加速其在動畫電影落地，從而加速動畫電影制作llAI當前在音樂產(chǎn)業(yè)中的核心價值以效率提升為主2024年中國數(shù)字音樂市場規(guī)模將突破800億元。內(nèi)容驅(qū)動在線音樂訂閱模式增速仍然有提升空間。音樂平臺作為數(shù)字音樂市場的核心驅(qū)動力量，戰(zhàn)略重點也圍繞音樂內(nèi)容質(zhì)量，以及差異化音樂生態(tài)內(nèi)容生態(tài)布局。發(fā)展原創(chuàng)IP生態(tài)“線上+線下”音樂短視頻化發(fā)展原創(chuàng)IP生態(tài)“線上+線下”音樂短視頻化原創(chuàng)IP成為版權(quán)非原創(chuàng)IP成為版權(quán)非聯(lián)名等方式，賦能小眾圈層音樂人破圈，進而實現(xiàn)差異化內(nèi)容生態(tài)建設(shè)走向世界，并給予原創(chuàng)音樂人出海助力；東南亞成為近年出海重點市場后疫情時代，“線上+線下”模式持續(xù)延伸，仍然成為平臺演藝活動標配豐富受眾體驗音樂短視頻化在用戶方面可以實現(xiàn)破圈增長；同時，可以提升營銷廣告位流量空間，拓展更多變現(xiàn)機會AIGC賦能原創(chuàng)音樂生態(tài)流媒體平臺開始在與版權(quán)公司建立合作的基礎(chǔ)上，發(fā)力原創(chuàng)音樂生態(tài)，并通過AI工具賦能輔→→→→盡管AI技術(shù)從作曲、作詞、編曲、演唱等盡管AI技術(shù)從作曲、作詞、編曲、演唱等激發(fā)科技與創(chuàng)新活力28激發(fā)科技與創(chuàng)新活力29總體上而言，通過AI技術(shù)提高內(nèi)容創(chuàng)作效率、縮短內(nèi)容將得以充分釋放。一方面，對于擁有大量IP資產(chǎn)的內(nèi)容方，AI可以顯著提升IP的開發(fā)速度，優(yōu)化運營與變現(xiàn)路徑，通過快速生成多種內(nèi)容形式，如IP影視化、衍生品開發(fā)等，幫助內(nèi)容資產(chǎn)實現(xiàn)高效轉(zhuǎn)化；另一方面，對于獨立創(chuàng)作者、小型工作室等創(chuàng)作群體，AI將成為其創(chuàng)意落地的有力工具，原本由于資金和技術(shù)門檻難以開展的項目，在AI輔助下可以顯著降低開發(fā)成本、提升效率，使其能夠?qū)Ｗ⒂诤诵膭?chuàng)意工作和內(nèi)容質(zhì)量的把控，式有望打破傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)的壁壘，推動內(nèi)容產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向多元化方向發(fā)展，進一步豐富內(nèi)容生態(tài)。同時，需要注意到的是，生成式AI賦能之下，創(chuàng)作格導(dǎo)向成競爭分水嶺。AIGC可以成為核心競爭力之一，但也有可能打掉此前部分創(chuàng)作者的海量高效的內(nèi)容生產(chǎn)優(yōu)勢，AIGC有可能帶來海量同質(zhì)化內(nèi)容推向市場，充分發(fā)揮創(chuàng)意趨勢7：硬件全面AI化具備連接數(shù)字世界與物理世界的可能性，教育與辦公、生活的應(yīng)用場景閉環(huán)率先實現(xiàn)落地硬件全面AI化確實具備連接數(shù)字世界與物理世界的可能性。在數(shù)字世界中，數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生和流動，而物理世界由各類實體硬件構(gòu)成。當硬件AI化后，智能硬件能夠感知周圍環(huán)境。例如，AI攝像頭可以捕捉并分析物理場景中的圖像數(shù)據(jù)，智能傳感器可以監(jiān)測環(huán)境狀態(tài)。這些硬件通過AI算法處理數(shù)據(jù)，并依據(jù)分析結(jié)果在物理世界中做出反應(yīng)，如智能溫控系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度。同時，它們又能將物理世界的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景多元化拓展應(yīng)用場景多元化拓展硬件性能持續(xù)提升安全與隱私保障安全與隱私保障其硬件將集成更強大的AI處理單元，軟件系統(tǒng)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力30硬件AI化的兩個發(fā)展路徑已有硬件+AI創(chuàng)生全新品類已有硬件+AI創(chuàng)生全新品類AI手機AIPCA ?易觀分析從當前的市場反饋來看，創(chuàng)生全新品類這個方向并不盡如意?？赡艽嬖趦A向于選擇功能集中且實用的設(shè)備，而這些新產(chǎn)品所宣傳的功能可能在實際生活場景中使用頻率較低，或者有其他更成熟的替代方案定位目標用戶群體時可能不夠精準。沒有清晰地界定是針對科技極客、普通消費者還是特定行業(yè)用戶。如果產(chǎn)品不能準確地針對某一特定用戶群體進行設(shè)計和營銷，就很難在市場上獲得廣泛認可作為全新品類的硬件產(chǎn)品，它們可能在硬件性能上存在局限性。例如，在處理能力、電池續(xù)航、設(shè)備連接穩(wěn)定性等方面可能無法滿足用戶日常使用的要求新的硬件品類往往需要專門的軟件系統(tǒng)來支持，但在軟件的開發(fā)過程中可能會市場上已經(jīng)存在大量成熟的智能設(shè)備，這些產(chǎn)品已經(jīng)占據(jù)了一定的市場份激發(fā)科技與創(chuàng)新活力31擁有穩(wěn)定的用戶群體。新品類在進入市場時，面臨著來自這些成熟產(chǎn)品的激烈競爭。例如，智能手機已經(jīng)集成了眾多功能，包括語音助手、移動支付使得用戶在考慮新的可穿戴智能設(shè)備時會進行對比，如果新產(chǎn)品沒有明顯的優(yōu)勢，用戶更傾向于選擇熟悉的智能手機一個成功的硬件產(chǎn)品往往需要有完善的生態(tài)系統(tǒng)來支撐。這包括配套的應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)服務(wù)、內(nèi)容資源等。而新品類可能在生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建方面較為薄弱。例如，缺乏足夠的第三方應(yīng)用支持，無法像智能手機那樣形成一個豐富多樣的應(yīng)用生態(tài)，限制了產(chǎn)品的功能擴展性和用戶粘性未來，企業(yè)能夠在目標群體和場景、軟硬件技術(shù)能力以及生態(tài)系統(tǒng)方面均能夠有所突破，仍然有可能創(chuàng)造全新的硬件品類占據(jù)用戶界面。在此之前，基于現(xiàn)有的成熟硬件品類，利用AI與大模型能力實現(xiàn)用戶體驗的進一步升級，是相對務(wù)實的發(fā)展方向。生活場景生活場景4,000.0手機市場占比2023年2024年F2025年F2026數(shù)據(jù)來源：IDC，易觀分析整理辦公場景辦公場景PC市場占比4,400.02023年2024年F2025年F2026年F數(shù)據(jù)來源：Canalys，易觀分析整理教育場景教育場景2023年2024年F2025年F2026年F2027年F 數(shù)據(jù)來源：多鯨教育研究院，易觀分析整理激發(fā)科技與創(chuàng)新活力32總結(jié)：應(yīng)用場景多元化探索，雛形初現(xiàn)在LLM驅(qū)動的AI應(yīng)用環(huán)節(jié)，涌現(xiàn)出各種細分方向與產(chǎn)品，通過海量用戶推用戶習(xí)慣、提升用戶粘性等方式驗證產(chǎn)品PMF，論證賽道核心價值?？傮w上而言，經(jīng)過2023-2024年的多元化探索，如下三個方向基本在一定程度上驗證，并有望持續(xù)擴大用戶規(guī)模，進而實現(xiàn)用戶付費與轉(zhuǎn)化。內(nèi)容方向生產(chǎn)力方向社會服務(wù)方向AI記錄/總結(jié)內(nèi)容方向生產(chǎn)力方向社會服務(wù)方向AI記錄/總結(jié)AI心理咨詢利用生成式AI的創(chuàng)意能力，賦能內(nèi)容生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量融入成熟應(yīng)用工作流當中，為用戶提供更流暢的化、生成以及視頻AI剪輯等功能典型案例：美圖秀秀、小紅書、WPS等剪映、秒剪、閱文妙筆、阿里鹿班等；另一方面，獨立AI開發(fā)者以內(nèi)容創(chuàng)作流體驗升級為切入點，成為內(nèi)容需求方可選工具之一利用LLM帶來的推理能力提升以及生成式AI相結(jié)合，提升工作效率，成為重要的生產(chǎn)力工具融入成熟應(yīng)用工作流，通過內(nèi)容生成、AI搜索總結(jié)等幫助用戶提高工作效率，如AI代碼、AI寫作等等，同時具備獨立AI開發(fā)者脫穎而出的空間務(wù)等多個環(huán)節(jié)嘗試與應(yīng)用社會資源相對稀缺的方向，利用AI實現(xiàn)普惠+個性化，從而提升社會服務(wù)覆蓋面與效果降低用戶使用社會服務(wù)的門檻，提升服務(wù)質(zhì)量面相對比較突出，心理咨詢等尚處于探索階段仍然作為生產(chǎn)力工具，面向醫(yī)療、法律、老師等職業(yè)群體，利用AI實現(xiàn)工作效率提升，從而進一步提升服務(wù)質(zhì)量，降低應(yīng)用門檻激發(fā)科技與創(chuàng)新活力33基于上述用戶需求初步驗證的賽道和方向，雖然在此前關(guān)于AI趨勢的分析當中，仍然將AI原生應(yīng)用與成熟應(yīng)用擁抱AI視為兩個派別，但是未來面向用戶、專業(yè)人士，乃至機構(gòu)與企業(yè)的過程中，AI應(yīng)用的核心價值差異以及用戶感知才是進行AI應(yīng)用劃分的唯相應(yīng)地，基于2024年11月數(shù)據(jù)，中國AI應(yīng)用-移動端格局如下：夸克第一，剪映和豆其三，科技大廠與成熟應(yīng)用憑借其用戶場景與資源投入，跑贏AI應(yīng)用第一階段，如阿2024年中國市場移動端AI應(yīng)用MAU榜單（單位：萬）智譜清言光速寫作AI應(yīng)用定義：以AI技術(shù)為核心驅(qū)動力量而形成的產(chǎn)品、工具或者平臺，依托多種AI行服務(wù)提供以及與用戶的智能交互，包括內(nèi)容創(chuàng)作、辦公生產(chǎn)數(shù)據(jù)說明：基于2024年11月中國移動應(yīng)用MAU進行?易觀分析激發(fā)科技與創(chuàng)新活力34中國AI應(yīng)用持續(xù)發(fā)展，需要在持續(xù)擴大用戶規(guī)模價值，從而形成用戶粘性與依賴。相應(yīng)地，需要也從應(yīng)用活躍度視角來看夸克這一類相對綜合型的AI應(yīng)用，通過場景覆蓋相對全面，產(chǎn)品體驗初步達到預(yù)期，贏得用戶持續(xù)訪問。AI+社交屬性以及AI+教育體現(xiàn)出了比較高的粘性，盡管星野聚表現(xiàn)突出。剪映、快影等視頻創(chuàng)作應(yīng)用依托于抖音、快手內(nèi)容分發(fā)生態(tài)，以及AI賦能的用戶創(chuàng)作體驗，也位居前列。與用戶規(guī)模榜單相結(jié)合，可以看出，依托科技大廠和成熟應(yīng)用的場景和資源優(yōu)勢，結(jié)合用戶體驗的持續(xù)升級，有助于構(gòu)建用戶2024年中國市場移動端AI應(yīng)用活躍度榜單（DAU/MAU）美圖智譜清言騰訊元寶妙鴨相機 百度文庫訊飛星火光速寫作AI應(yīng)用定義：以AI技術(shù)為核心驅(qū)動力量而形成的產(chǎn)品、工具或者平臺，依托多種行服務(wù)提供以及與用戶的智能交互，包括內(nèi)容創(chuàng)作、辦公生產(chǎn)數(shù)據(jù)說明：基于2024年11月中國移動應(yīng)用MAU和DA?易觀分析激發(fā)科技與創(chuàng)新活力35從用戶畫像上來看，大部分AI應(yīng)用的主要用戶群體集中在30歲以下的年輕人，超過50%，甚至夸克、貓箱、星野、即夢等應(yīng)用，24歲以下年輕人占比超過三成，一方面，新興技術(shù)和應(yīng)用確實能夠更加快速在年輕用戶群體當中滲透和普及，另一方面，年輕用戶更多利用內(nèi)容創(chuàng)作與發(fā)布來社交表達和交流，以及尋求工具應(yīng)用幫助提升自身效率的特性，也確實與當前AI應(yīng)用的核心價值相匹配。2024年中國市場移動端AI應(yīng)用年齡分布光速寫作智譜清言美圖u24歲以下(%)u24歲到30歲(%)31歲到35歲(%)u36歲到40歲(%)u41歲及以上(%)AI應(yīng)用定義：以AI技術(shù)為核心驅(qū)動力量而形成的產(chǎn)品、工具或者平臺，依托多種行服務(wù)提供以及與用戶的智能交互，包括內(nèi)容創(chuàng)作、辦公生產(chǎn)數(shù)據(jù)說明：基于2024年11月中國移動應(yīng)用監(jiān)測數(shù)據(jù)進行用戶畫像分析?易觀分析激發(fā)科技與創(chuàng)新活力36鑒于AI應(yīng)用的場景特性，解決內(nèi)容與生產(chǎn)力效率為核心，移動應(yīng)用也只是AI應(yīng)用分發(fā)的一個切面，AI場景的滲透面向PC桌面與面向成熟應(yīng)用聯(lián)動，也是當前AI的分發(fā)通道。未來AI應(yīng)用在移動端應(yīng)用規(guī)模的基礎(chǔ)上持續(xù)增長，中國AI應(yīng)用在移動端之外的分發(fā)通道布局分發(fā)通道雙端無縫體驗瀏覽器插件應(yīng)用之間的切換動作硬件預(yù)裝成熟應(yīng)用調(diào)用飛書集成豆包應(yīng)用進行分發(fā)；騰訊視頻AI角色互動調(diào)用騰訊總體上而言，無論是AI原生，還是成熟應(yīng)用，無論是科技大廠，還是創(chuàng)業(yè)公司，未產(chǎn)品核心價值認知沉淀/行業(yè)Know-how技術(shù)應(yīng)用交互協(xié)作體驗通過產(chǎn)品核心價值持續(xù)與用戶互動，并形成專有數(shù)一方面，需要通過產(chǎn)品設(shè)計形成數(shù)據(jù)飛輪，增厚數(shù)理解模型能力，并能夠能夠駕馭模型的能力，甚至盡管在一定程度上，自研是之前的最佳姿勢，未來以及應(yīng)用的百花齊放，模型與應(yīng)用必然朝向解耦方本質(zhì)是將AI能力無縫融入到用戶多個場景的用戶旅脫穎而出的核心原因之一就在于釋放了一部分交互觸點，未來需要進一步圍繞用戶場景持續(xù)探索和創(chuàng)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力37趨勢8：AI賦能千行百業(yè)，行業(yè)“小”模型催生“智能鏈主”AI賦能千行百業(yè)意義重大。它提升生產(chǎn)效率，實現(xiàn)自動化作業(yè)與精準決策。創(chuàng)新商業(yè)模式，帶來個性化服務(wù)與高效運營。改善服務(wù)質(zhì)量，提供智能交互與精準解決方案。推動行業(yè)可持續(xù)發(fā)展，開創(chuàng)全新機遇與挑戰(zhàn)。娛樂金療零售制造/智慧運營/智慧運營智能投顧智能理賠智能投顧智能理賠人激發(fā)創(chuàng)造力，激發(fā)創(chuàng)造力，數(shù)字人直播數(shù)字人直播強化工業(yè)機器人AI能力，提升智能化生產(chǎn)能力與質(zhì)量強化工業(yè)機器人AI能力，提升智能化生產(chǎn)能力與質(zhì)量質(zhì)量管控/質(zhì)量管控/激發(fā)科技與創(chuàng)新活力38通用大模型雖有能力進步，但它面對上述具體行業(yè)和業(yè)務(wù)場景缺少針對性。而行業(yè)模型是基于行業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識訓(xùn)練的，能夠深入理解行業(yè)痛點和需求。只有借助行業(yè)在這個過程中，具備行業(yè)數(shù)據(jù)資源與知識體系、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和生態(tài)創(chuàng)新能力，以及模型評估與持續(xù)優(yōu)化機制的企業(yè)將脫穎而出型的建設(shè)和持續(xù)運營，更重要的是參與協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)，優(yōu)化資源配置，提升產(chǎn)業(yè)協(xié)同效率。具體分析如下：行業(yè)數(shù)據(jù)資源與知識體系行業(yè)數(shù)據(jù)往往具有高度的專業(yè)性和特定性，保密性和安全性要求相對比較高，還可能分散在不同的企業(yè)、機構(gòu)和部門中，進一步增加了行業(yè)數(shù)據(jù)的稀缺性除了數(shù)據(jù)之外，行業(yè)模型還需要建立豐富的知識體系。業(yè)務(wù)流程、規(guī)則和標準等。建立知識體系可以幫助模型更好地理解行業(yè)問題，提高模型的準確性和可靠性。數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和生態(tài)創(chuàng)新能力需要具備強大的數(shù)據(jù)分析和洞察能力，從中發(fā)現(xiàn)行業(yè)特點趨勢、模式和問題，為決策提供支持，更重要的是，具備數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的思維習(xí)慣和落地執(zhí)行能力行業(yè)模型的應(yīng)用需要具備生態(tài)創(chuàng)新和合作能力，還需要不斷創(chuàng)新和探索新的應(yīng)用場景和商業(yè)模式，這需要具備驅(qū)動行業(yè)內(nèi)企業(yè)協(xié)同與聯(lián)動，共同發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)力模型評估與持續(xù)優(yōu)化機制為了確保行業(yè)模型的質(zhì)量和性能，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求指標。這包括準確性、精度、召回率等多種指標，以及選擇合適的模型評估方法行業(yè)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用是一個不斷優(yōu)化的過程。需要建立持續(xù)優(yōu)化機制，不斷收集新的數(shù)據(jù)、調(diào)整模型參數(shù)、改進算法和模型架構(gòu)，以提高模型的性能和適應(yīng)性激發(fā)科技與創(chuàng)新活力39行業(yè)/垂直模續(xù)優(yōu)化和運營基于上述圍繞行業(yè)大模型所要求的核心資源與能力，更多呈現(xiàn)出行業(yè)深耕企業(yè)與基座行業(yè)/垂直模續(xù)優(yōu)化和運營、理想畫作業(yè)幫建行云金融大模型螞蟻金融大模型軒轅大模型昆侖大模型盤古工業(yè)大模型HomeGPT大模型MedGPT九章大模型添翼醫(yī)療大模型子曰大模型騰訊健康醫(yī)療大模型DriveVLM大模型MedGPT九章大模型添翼醫(yī)療大模型子曰大模型KrAI大模型AioNOMIGPT營賽洞見大模型法律人工智能實驗室元法大模型秀財大模型ClouDGPT盤古大模型5.0星火認知大模型傳播大模型通義大模型文心大模型通義大模型文心大模型GLM大模型混元大模型盤古大模型豆包大模型九天大模型商量大模型行業(yè)“小”模型的成功與否取決于基座模型技術(shù)提供商與行業(yè)龍頭企業(yè)緊密配合：升模型的行業(yè)準確性與實用性業(yè)創(chuàng)新和應(yīng)用，彰顯“智能鏈主”價值A(chǔ)基座模型技術(shù)提供商B行業(yè)龍頭企業(yè)算法能力等及提供數(shù)據(jù)安全和隱私保護解決方案模型進行優(yōu)化、定制和更新服務(wù)行業(yè)模型需求的爆發(fā)式增長將顯著提升行業(yè)龍頭企業(yè)科技能力溢數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢進一人才集聚與溢出效應(yīng)增強行業(yè)標準制定話語數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢進一人才集聚與溢出效應(yīng)增強行業(yè)標準制定話語技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新優(yōu)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力40趨勢9：AI技術(shù)能力普惠之下，利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)形成深度洞察與策略是企業(yè)未來經(jīng)營差異化的重要關(guān)鍵通用大模型具備強大的語言理解、生成以及多種任務(wù)處理能力，降低了企業(yè)應(yīng)用AI術(shù)的門檻。以往，開發(fā)具有類似功能的AI系統(tǒng)需要企業(yè)投入大量的人力、物力和時間進行研發(fā)，而現(xiàn)在借助通用大模型，企業(yè)只需進行適當?shù)奈⒄{(diào)或應(yīng)用集成，就能在較短時間內(nèi)將AI能力融入到自身業(yè)務(wù)流程中，實現(xiàn)了AI技術(shù)從少數(shù)專業(yè)機構(gòu)向眾多企業(yè)的以技術(shù)能力為核心構(gòu)建企業(yè)核心競爭力，強化高技術(shù)資源投入所形成的技術(shù)競1技術(shù)先進性權(quán)重有一定程度降低1型的廣泛應(yīng)用，眾多企業(yè)都能獲取到一定程度的AI能力，技術(shù)先進性的差距在逐漸縮小。例如，許多企業(yè)都可以利用通用大模型進行自然語言處理相關(guān)的業(yè)務(wù)，如客服聊天機器人、內(nèi)容生成等，此時單純依靠自身研發(fā)出比通用大模型更先進的技術(shù)變得愈發(fā)困難且成本高昂，所以企業(yè)不能再2差異化能力的凸顯2企業(yè)專有數(shù)據(jù)是指在自身業(yè)務(wù)運營過程中積累的、具有獨特價值且與其他企業(yè)有所區(qū)別的數(shù)據(jù)。對專有數(shù)據(jù)的深度挖掘能夠揭示出客戶的潛在需求、市場趨勢、業(yè)務(wù)風(fēng)險等關(guān)鍵信息。運用數(shù)據(jù)分析技術(shù)和算法，企業(yè)可以從這些專有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進而優(yōu)化業(yè)務(wù)決策、開發(fā)個性化產(chǎn)品和服務(wù)企業(yè)需要培育一種以數(shù)據(jù)為核心的文化氛圍，讓全體員工認識到數(shù)據(jù)的重要性，并將數(shù)據(jù)作為決策的重要依據(jù)。在這種文化下，員工會積極主動地建立起適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的組織架構(gòu)和流程，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的落地。激發(fā)科技與創(chuàng)新活力41激發(fā)科技與創(chuàng)新活力42總體上而言，通用大模型在實現(xiàn)AI技術(shù)普惠的基礎(chǔ)上，也會帶來企業(yè)核心競爭力的變化和調(diào)整，企業(yè)的核心競爭力不再僅僅依賴于技術(shù)的先進性，差異化能力就主要體現(xiàn)在對于企業(yè)專有數(shù)據(jù)的挖掘和利用，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的企業(yè)文化和組織能力升級等方面。如下圖企業(yè)建立起競爭壁壘。隨著數(shù)據(jù)的積累和分析能力的提升，企業(yè)對市場和客戶的理解會更加深入，這種深度理解是競爭對手難以復(fù)制的。同時，企業(yè)可以利用專有數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶滿意度和忠誠度，更高質(zhì)量企業(yè)專有數(shù)據(jù)更好的模型質(zhì)量與經(jīng)營策略產(chǎn)品+營銷+運營相應(yīng)地，企業(yè)也將愈發(fā)重視專有數(shù)據(jù)能力和資源的建設(shè)和積累。重要舉措如下：數(shù)據(jù)采集與整合企業(yè)會更加注重在日常業(yè)務(wù)活動中全數(shù)據(jù)采集與整合企業(yè)會更加注重在日常業(yè)務(wù)活動中全面、準確地采集數(shù)據(jù)，確保不遺漏任何可能有價值的信息。同時，要對分形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，以便于后續(xù)的分析和利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是有效挖掘和利用的基礎(chǔ)。企業(yè)會采取一系列措施來提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)、錯誤和無效的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)標準化，使不同來源的數(shù)據(jù)在格式和定義上保持一致；以及數(shù)據(jù)驗證，確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性數(shù)據(jù)安全與隱私保護數(shù)據(jù)安全與隱私保護業(yè)也深知數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重要性。企業(yè)會投入大量資源加強數(shù)據(jù)安建立嚴格的訪問控制機制、定期進行存儲、使用和共享過程中的合法合規(guī)業(yè)需要具備專業(yè)的數(shù)據(jù)人才隊伍。一方面會加強對內(nèi)部員工的數(shù)據(jù)技能培訓(xùn)，提升員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)；另一方面會積極引進外部的數(shù)據(jù)專業(yè)人才，充實企業(yè)的數(shù)據(jù)團隊，以滿足企業(yè)對專有數(shù)據(jù)能力建設(shè)的需求趨勢10：AI應(yīng)用深化將對企業(yè)的組織能力提出新的要求，企業(yè)需要打造適用于人機協(xié)同的組織管理體系從而適應(yīng)未來的發(fā)展AI技術(shù)發(fā)展迅速，新的算法、模型和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。企業(yè)需要緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐時了解和掌握最新的AI技術(shù)，以便將其應(yīng)用到業(yè)務(wù)中。同時，AI應(yīng)用的深化為企業(yè)帶來了新的業(yè)務(wù)機會，同時也帶來了新的挑戰(zhàn)。核心方向就是AI技術(shù)的應(yīng)用往往會對企業(yè)的業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生重大影響，需要企業(yè)進行業(yè)務(wù)流程的重塑。變化主要如下：AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用會改變企業(yè)內(nèi)部原有的工作流程。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)工作流程變革AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用會改變企業(yè)內(nèi)部原有的工作流程。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié),智能機器人和自動化設(shè)備可依據(jù)AI算法實現(xiàn)精準生產(chǎn)操作，取代部分人工的重復(fù)勞動等。這些流程變革使得工作內(nèi)容和環(huán)節(jié)發(fā)生了質(zhì)的變化，不再局限于單純的人力操作，而是融入了大量AI技術(shù)驅(qū)動的自動人員角色轉(zhuǎn)變AI應(yīng)用深化導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)人員的角色也隨之發(fā)生改變。一方面，部分原本從事簡單重復(fù)性工作的員工，如數(shù)據(jù)錄入員、文檔處理員等，其工作可能會被AI系統(tǒng)部分或全部替代，他們需要向更具創(chuàng)造性、需要人際溝通和復(fù)雜問題解決能力的崗位轉(zhuǎn)型。另一方面，新出現(xiàn)的與AI相關(guān)的崗位，如AI工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法優(yōu)化師等，需要專業(yè)人才來填補，這些人員負責開發(fā)、維護和優(yōu)化企業(yè)內(nèi)的AI應(yīng)用系統(tǒng)，確保其正決策模式更新AI技術(shù)能夠處理和分析大量數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供更準確、全面的依據(jù)。企業(yè)的決策模式將從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅(qū)動、主觀判斷為主，逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)這些業(yè)務(wù)模式需要企業(yè)具備新的組織能力和業(yè)務(wù)流程來支持。企業(yè)需要重新審視自己的業(yè)務(wù)模式，調(diào)整組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程，以適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求。相應(yīng)地，企業(yè)需要在技術(shù)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力43隨著AI應(yīng)用在企業(yè)的不斷深化，打造適用于使企業(yè)有效整合人力與AI優(yōu)勢，適應(yīng)工作流程、人員角色及決策模式的變革，人機協(xié)同的組織管理體系特點如下：明確的分工協(xié)作在人機協(xié)同體系中，要明確劃分AI明確的分工協(xié)作在人機協(xié)同體系中，要明確劃分AI系統(tǒng)和人員的工作職責。AI系統(tǒng)擅長處理大量數(shù)據(jù)、執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)等；而人員則在創(chuàng)造性思維、情感溝通、復(fù)雜問題綜合判斷等方面具有優(yōu)勢。需要依據(jù)業(yè)務(wù)場景有雙方各盡其職，共同完成任務(wù)流人機協(xié)同的組織管理需要具備靈活的架構(gòu)。傳統(tǒng)的層級分明、職能固定的組織架構(gòu)會限制AI技術(shù)與人力的結(jié)合；新的使信息能夠快速在AI系統(tǒng)和人員之間傳遞，便于及時調(diào)整工作流程和任務(wù)分配高效的數(shù)據(jù)管理AI應(yīng)用離不開大量的數(shù)據(jù)支持，因此在高效的數(shù)據(jù)管理AI應(yīng)用離不開大量的數(shù)據(jù)支持，因此在人機協(xié)同的組織管理體系中，高效的數(shù)據(jù)管理至關(guān)重要。企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)收集、存儲、清理、分析和共享機制，確保AI系統(tǒng)能夠獲取到準確、完整且有用的數(shù)據(jù)企業(yè)組織內(nèi)的人員需要建立持續(xù)學(xué)習(xí)的機制。一方面，員工要不斷學(xué)習(xí)AI相關(guān)知識和技能，另一方面，企業(yè)也需要持續(xù)維護和迭代AI系統(tǒng)，提高其性能和適應(yīng)能力，使其能夠更好服務(wù)于企業(yè)業(yè)務(wù)在人機協(xié)同體系里，明確劃分AI系統(tǒng)與人員工作職責與協(xié)同方式至關(guān)重要，這是實現(xiàn)激發(fā)科技與創(chuàng)新活力44總結(jié)：企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速，理性思考投入產(chǎn)出比2024年以來，行業(yè)企業(yè)在大模型驅(qū)動的AI應(yīng)用方面，從觀望、了解進入到手感的階段，普遍選擇的AI應(yīng)用場景如下，代碼開發(fā)與測試以59.2%的選擇比例位居首位，這表明AI在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，可能包括自動化代碼審查、測試和錯誤修復(fù)等。用戶營銷與運營以52%緊隨其后，顯示了AI在個性化營銷、用戶行為分析等方面的應(yīng)用。其次，協(xié)同辦公、客戶服務(wù)和產(chǎn)品體驗提升等場景的選擇比例在中等水平，這表明AI在提高工作效率、改善客戶體驗和產(chǎn)品創(chuàng)新方面也受到企業(yè)的重視行業(yè)企業(yè)目前選擇的AI場景代碼開發(fā)與測試等協(xié)同辦公客戶服務(wù) 銷售輔助支持 產(chǎn)品體驗提升供應(yīng)鏈管理機器人/具身智能1.9%數(shù)據(jù)來源：易觀分析聯(lián)合CSDN發(fā)起AI應(yīng)用開發(fā)者調(diào)研，調(diào)研時間2024年9-10月行業(yè)企業(yè)在進行AI應(yīng)用開發(fā)路徑規(guī)劃時主要考慮的考慮因素如下：“數(shù)據(jù)安全與隱私保護”以53.2%的比例位居首位，這表明數(shù)據(jù)安全與隱私保護是企業(yè)進行AI開發(fā)時最重要的考慮因素之一。隨著數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯事件的增加，企業(yè)越來越重視保護用戶和企業(yè)的數(shù)據(jù)安全，遵守相關(guān)的法律法規(guī)?！八陬I(lǐng)域的數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)獲取難激發(fā)科技與創(chuàng)新活力45度”，這個因素也在考慮因素中占據(jù)了較高的比例。數(shù)據(jù)是AI開發(fā)的基礎(chǔ)，不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量以及獲取難度會直接影響AI模型的訓(xùn)練和應(yīng)用效果。因此，企業(yè)在規(guī)劃AI開企業(yè)需要確保AI模型能夠提供高質(zhì)量的輸出，以滿足他們的業(yè)務(wù)需求。這可能涉及模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法的復(fù)雜性以及模型的調(diào)優(yōu)。這也將成為后續(xù)分析當中，企業(yè)進行大語言模型選型時最重要的考量要素之一。擇AI解決方案時，也重視技術(shù)支持和維護服務(wù)。良好的技術(shù)支持可以幫助企業(yè)解決使用過程中遇到的問題，而有效的維護可以確保AI系解決方案能夠根據(jù)他們的特定需求進行定制，并且具有一定的靈活性，以便適應(yīng)不斷行業(yè)企業(yè)進行開發(fā)路徑規(guī)劃時的主要考慮因素數(shù)據(jù)安全與隱私保護模型輸出質(zhì)量技術(shù)支持與維護定制化與靈活性行業(yè)Knowhow和知識體系法律與合規(guī)性社區(qū)與生態(tài)數(shù)據(jù)來源：易觀分析聯(lián)合CSDN發(fā)起AI應(yīng)用開發(fā)者調(diào)研，調(diào)研時間2024年9-10月激發(fā)科技與創(chuàng)新活力46行業(yè)用戶在進行AI規(guī)劃以及AI應(yīng)用開發(fā)的過程中，面臨不少挑戰(zhàn)，有針對性地予以解行業(yè)企業(yè)在AI規(guī)劃和開發(fā)過程中遇